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參考答案
第一題
1
(1)B
根據(jù)第 3 自然段“整個(gè)棋局的總排列組合數(shù)共有約 10171 種可能性，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了宇宙中的原子總數(shù)——1080”可知，國際象棋的走法超過了 35×80 種，并非“不超過 35×80 種”，表述錯(cuò)誤;
(2)A
根據(jù)第 4 自然段“對(duì)于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的棋類游戲，計(jì)算機(jī)程序開發(fā)人員可以使用所謂的‘暴力’方法……也就是對(duì)余下可能出現(xiàn)的所有盤面都進(jìn)行嘗試并給予評(píng)價(jià)，從而找出最優(yōu)的走法”可知，“結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的棋類游戲”可以把“所有盤面都進(jìn)行嘗試并給予評(píng)價(jià)”，即“窮舉”，故表述正確;
(3)B
根據(jù)第 5 自然段“雖然‘蒙特卡羅樹搜索’……在正規(guī)的全尺寸棋盤上，這種方法仍然存在相當(dāng)大的缺陷，因?yàn)樯婕暗乃阉鳂溥�是太大了”可知，“能夠完成全尺寸棋盤的蒙特卡羅樹模擬”表述錯(cuò)誤;
(4)A
根據(jù)第 7 自然段“先使用 F_go(1)和 F_go(1)對(duì)弈，得到了一定量的新棋譜，將這些新棋譜加入到訓(xùn)練集當(dāng)中，訓(xùn)練出新的 F_go(2)，再使用 F_go(2)和 F_go(1)對(duì)弈，以此類推，這樣就可以得到勝率更高的 F_go(n)”可知，函數(shù) F_go(2)比 F_go(1)的勝率更高，以此類推，函數(shù) F_go(n)比 F_go(n-1)的勝率更高，表述正確。
2
Ⅰ(數(shù)據(jù)庫的棋譜) Ⅱ(與老版本對(duì)弈)
3
(1)
【答案】ABCD
【解析】定位原文第 2 段，第 3 段。
A 項(xiàng)，由“原因在于圍棋的步數(shù)非常多，而且每一步的可能下法也非常多”可知“下法太多”表述正確;
由“這種對(duì)整棵博弈樹進(jìn)行窮舉搜索的策略對(duì)計(jì)算能力要求很高……從技術(shù)上來講目前不可能做到”可知，A項(xiàng)“無法使用窮舉搜索”表述正確，當(dāng)選。
B 項(xiàng)，由“圍棋的規(guī)則如此簡(jiǎn)單，但對(duì)于計(jì)算機(jī)來說卻又異常復(fù)雜”，可知“圍棋的規(guī)則對(duì)于計(jì)算機(jī)來說
太過復(fù)雜”表述正確，B 項(xiàng)當(dāng)選。
C 項(xiàng)，由“這種對(duì)整棵博弈樹進(jìn)行窮舉搜索的策略對(duì)計(jì)算能力要求很高……尤其是圍棋，從技術(shù)上來講目
前不可能做到�！笨芍壳暗挠�(jì)算機(jī)還無法對(duì)整棵博弈樹進(jìn)行窮舉搜索，C 項(xiàng)“難以應(yīng)對(duì)圍棋的搜索計(jì)算”
表述正確，當(dāng)選。
D 項(xiàng)，由“也就是對(duì)余下可能出現(xiàn)的所有盤面都進(jìn)行嘗試并給予評(píng)價(jià)，從而找出最優(yōu)的走法……尤其是圍
棋，從技術(shù)上來講目前不可能做到�！笨芍壳皣灞P面的評(píng)估缺乏相關(guān)技術(shù)的支持，D 項(xiàng)表述正確，當(dāng)選。
故正確答案為 ABCD。
(2)
【答案】ABD
【解析】A 項(xiàng)，由“價(jià)值網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)評(píng)估整體盤面的優(yōu)劣……可以理解為棋局評(píng)估器”可知，盤面優(yōu)劣是由價(jià)值網(wǎng)絡(luò)評(píng)估的，A 項(xiàng)表述正確，當(dāng)選。
B 項(xiàng)由“策略網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)在當(dāng)前局面下判斷“最好的”下一步，可以理解為落子選擇器” 可知，如何落子由策略網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)，B 項(xiàng)表述正確，當(dāng)選。
C 項(xiàng)，由“價(jià)值網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)評(píng)估整體盤面的優(yōu)劣……協(xié)助前者提高運(yùn)算效率”可知，起到協(xié)助作用的是價(jià)值網(wǎng)絡(luò)而非策略網(wǎng)絡(luò)，C 項(xiàng)“策略網(wǎng)絡(luò)能夠協(xié)助價(jià)值網(wǎng)絡(luò)”表述錯(cuò)誤，排除。
D 項(xiàng)，由“通過兩個(gè)‘大腦’各自選擇的平均值，AlphaGo 最終決定怎樣落子勝算最大”可知，如何落子由價(jià)值網(wǎng)絡(luò)和策略網(wǎng)絡(luò)這兩個(gè)大腦共同決定，D 項(xiàng)表述正確。
故正確答案為 ABD。
4一、算法理論不同。AlphaGo 利用深度學(xué)習(xí)的方式，借助價(jià)值網(wǎng)絡(luò)和策略網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)新知識(shí)。“蒙特卡羅樹搜索”是一種基于蒙特卡羅算法的啟發(fā)式搜索策略。
二、算法步驟不同。AlphaGo 先進(jìn)行策略網(wǎng)絡(luò)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)，再進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)，最后進(jìn)行價(jià)值網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)�！懊商乜_樹搜索”先根據(jù)對(duì)搜索空間的隨機(jī)抽樣來擴(kuò)大搜索樹，再分析每一步棋的最佳走法。
三、適用性不同。AlphaGo 可以適用于正規(guī)全尺寸棋盤，且勝率高�！懊商乜_樹搜索”因搜索樹大而無法在正規(guī)的全尺寸棋盤應(yīng)用。
AlphaGo 新算法更先進(jìn)。未來人工智能發(fā)展應(yīng)重視深度學(xué)習(xí)這一方法。
5
摘要：圍棋規(guī)則看似簡(jiǎn)單，但每一步走法多，單純通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行窮舉搜索難度大，但人工智能克服了這些困難，戰(zhàn)勝了人類。
目前，計(jì)算機(jī)兩種算法：一種是蒙特卡羅樹搜索算法。它是基于蒙特卡羅算法的啟發(fā)式搜索策略，根據(jù)對(duì)
搜索空間的隨機(jī)抽樣來擴(kuò)大搜索樹，再分析最佳走法。另一種是 AlphaGo 新算法，利用深度學(xué)習(xí)的方式，借助
價(jià)值網(wǎng)絡(luò)和策略網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)新知識(shí)，分為策略網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督、強(qiáng)化和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)三個(gè)階段。蒙特卡羅樹搜
索因搜索樹大而適用性較弱。AlphaGo 可以適用于正規(guī)全尺寸棋盤，且勝率高。
人工智能實(shí)質(zhì)上是人類集體智慧在科技方面的體現(xiàn)，人和機(jī)器沒有站在對(duì)立面上，與其說人工智能戰(zhàn)勝了人類，不如說人類戰(zhàn)勝了人類。
第二題
A：第一段由“80 年代 M 市高溫首日常出現(xiàn)在 6-7 月，21 世紀(jì)僅兩年到 7 月才出現(xiàn)”，推出結(jié)論“21 世紀(jì)后高溫首日每年肯定早于 80 年代出現(xiàn)”存在論證錯(cuò)誤。
B：21 世紀(jì)高溫首日有兩年出現(xiàn)于 7 月，可能比 80 年代的某年出現(xiàn)的晚，不能得出“每年肯定早于 80 年代”。
A：第二段由“2018 年 M 市高于 35℃的日子比往年平均數(shù)多 2 個(gè)”，推出結(jié)論“這一年 M 市 7 月的高溫日總數(shù)將是 1997 年以來最多的一年”存在論證錯(cuò)誤。(65 字)
B：因?yàn)檎摀?jù)是對(duì)比的往年 7 月平均高溫日數(shù)量，無法判斷個(gè)體情況，故而無法推出結(jié)論。
A：第三段由“1999 年以來 7 月的夜間最低氣溫普遍超過 23℃”，推出結(jié)論“2018 年 7 月下旬 M 市夜間的最低氣溫不會(huì)低于 23℃”存在論證錯(cuò)誤。
B：因?yàn)檎摀?jù)中的事件發(fā)生在過去，事件本身會(huì)隨著時(shí)間的推移發(fā)生變化，不能通過簡(jiǎn)單的類比，得出結(jié)論。
A：第四段由“2018 年 M 市出現(xiàn) 3 天以上持續(xù)高溫的次數(shù)已經(jīng)超過了近 30 年來的平均值”，推出結(jié)論“8月份 M 市不會(huì)出現(xiàn) 3 天以上的持續(xù)高溫天氣”存在論證錯(cuò)誤。
B：因?yàn)轭}干的論據(jù)和結(jié)論之間不存在必然的推出關(guān)系，屬于強(qiáng)拉因果的錯(cuò)誤。
第三題
科學(xué)發(fā)現(xiàn)并不偶然
翻開科學(xué)史，不難發(fā)現(xiàn)一個(gè)有意思的現(xiàn)象：人類早期的大多數(shù)發(fā)現(xiàn)和發(fā)明來自偶然的啟發(fā)——坐在草地上的牛頓看著蘋果從樹上掉下來而發(fā)現(xiàn)了萬有引力定理，弗萊明忘了給培養(yǎng)培養(yǎng)皿罩上玻璃蓋導(dǎo)致發(fā)現(xiàn)了青霉素…… 然而，偶然的背后，是一種必然。恰恰是“牛頓們”在科學(xué)之路上的不懈探索，善于發(fā)現(xiàn)，將各類知識(shí)融會(huì)貫通，才能從細(xì)節(jié)中發(fā)現(xiàn)科學(xué)規(guī)律。
科學(xué)真理的發(fā)現(xiàn)是有條件的，它永遠(yuǎn)留給那些在探索之路上堅(jiān)持不懈、鍥而不舍、賡續(xù)奮斗的人。作家葉永烈說：“真理誕生于一百個(gè)問號(hào)之后”。誠哉斯言，縱觀千百年來的科學(xué)技術(shù)發(fā)展史，那些定理、定律、學(xué)說的發(fā)現(xiàn)者、創(chuàng)立者，他們都善于不斷發(fā)問，不斷解決疑問，追根求源，最后才能尋求到科學(xué)本來的面目。人們只有不斷的探索與發(fā)現(xiàn)，才能獲得真理，只有“打破砂鍋問到底”，鍥而不舍地追根求源，找到答案，就能在現(xiàn)實(shí)生活中發(fā)現(xiàn)真諦。
發(fā)現(xiàn)真理還需要廣泛掌握和積累知識(shí)，懂得承繼前人的成就，能夠?qū)⒅R(shí)融匯貫通，不斷革新。許多科研工作者之所以學(xué)術(shù)成就有限，不是不夠堅(jiān)持，而是自身的知識(shí)儲(chǔ)備有限。這種局限性，一方面體現(xiàn)在掌握知識(shí)的深度不夠，對(duì)本領(lǐng)域的知識(shí)沒有透徹的理解;另一方面體現(xiàn)在掌握知識(shí)的廣度不夠，對(duì)其他學(xué)科知識(shí)知之甚少，無法觸類旁通。所以，想要有新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)，就要在深度和廣度上下功夫。例如，開普勒之所以能被譽(yù)為“天空立法者”，一方面是他掌握了他的老師畢生研究的資料，有了知識(shí)的“深度”;另一方面他將哥白尼的學(xué)說、數(shù)學(xué)知識(shí)向結(jié)合，有了知識(shí)的“廣度”。這也恰恰印證了牛頓所說的那句話：“如果說我看得遠(yuǎn)，那是因?yàn)槲艺驹诰奕说募缟稀薄?/P>
當(dāng)然，除了鍥而不舍的精神，知識(shí)的傳承和革新，想要發(fā)現(xiàn)科學(xué)真理，科學(xué)家們還要有善于發(fā)現(xiàn)的眼睛和探求真理的目光。巴斯德說，偶然的機(jī)會(huì)只對(duì)素有準(zhǔn)備的人有利。這個(gè)“準(zhǔn)備”，除了堅(jiān)持外，還包含著“靈敏”，即善于從細(xì)節(jié)中發(fā)現(xiàn)全貌，善于從偶然中找到必然，這似乎是一種天賦。謝皮羅教授從洗澡水的漩渦中聯(lián)想到了地球的自轉(zhuǎn)，由此誕生了著名的謝皮羅現(xiàn)象;波義耳在冒煙紫羅蘭上發(fā)現(xiàn)了酸堿變色的原理，制成了實(shí)驗(yàn)中常用的酸堿試紙--石蕊試紙。毋庸諱言，正是這種善于發(fā)現(xiàn)的能力，讓這些科學(xué)家從細(xì)小的、司空見慣的現(xiàn)象中看出問題，改變世界。
從科學(xué)發(fā)明的角度看，人人都有創(chuàng)造的機(jī)會(huì)，但所謂的“偶然發(fā)現(xiàn)”絕非偶然。幸運(yùn)的女神只對(duì)堅(jiān)忍頑強(qiáng)、勤奮勞動(dòng)、百折不回的人報(bào)以微笑，機(jī)遇只垂青那些有科學(xué)素養(yǎng)的有心人。
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